Descripción: Las Redes de Flujo Generativas son un tipo de modelo generativo que utiliza flujos normalizadores para modelar distribuciones complejas. Estas redes se basan en la idea de transformar una distribución simple, como una distribución normal, en una distribución más compleja a través de una serie de transformaciones invertibles. Esto permite que el modelo aprenda a representar datos de alta dimensión de manera eficiente. Una de las características más destacadas de las Redes de Flujo Generativas es su capacidad para realizar inferencias exactas y generar muestras de alta calidad. A diferencia de otros modelos generativos, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs), las Redes de Flujo no requieren un proceso de entrenamiento adversarial, lo que simplifica su implementación y mejora la estabilidad del entrenamiento. Además, estas redes son altamente interpretables, ya que cada transformación en el flujo puede ser analizada y comprendida, lo que facilita la identificación de patrones en los datos. Su arquitectura permite la manipulación de datos en múltiples dimensiones, lo que las hace especialmente útiles en aplicaciones que requieren un entendimiento profundo de la estructura subyacente de los datos. En resumen, las Redes de Flujo Generativas representan una poderosa herramienta en el campo del aprendizaje automático, ofreciendo un enfoque innovador para la modelización de distribuciones complejas y la generación de datos sintéticos.
